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  - problematics
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::: {#fig-mindmap-01 caption="聚焦 ㉄ AI⟪問題意識⟫  心智圖" }
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# ㉄ AI⟪問題意識⟫  {#nte-mental_fill-in}

::: {.callout-tip #tip-problematics title="應對 AI ㉄的🎏「流派」🏮「主義」"}
🤷🏻‍♀️ 知識的「問題意識」，是人類某些共識或共通問題，比如「如何做決定」。要克服或應對這些問題，人們會有不同解法，從算命到占卜、從史書記錄與解譯到兵棋軍推、從計劃經濟到平台經濟，都可以是「如何做決定」這共識問題開始的不同解法。
㉄
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> ㉄🤷🏻‍♀️ **什麼是AI ⟪問題意識⟫ ？**


從甲骨到大語言模型，人類不斷尋求 [❝腦補❞](appendix-glossary.qmd#def-mental-fill-in) 來擴展心智、解決問題。  

人工智慧（AI）是人類最新的❝腦補❞或「心智能力擴張」科技，不僅能填補認知上的空缺，更能擴展我們的心智能力。

❝腦補❞一詞現指遇到資訊不足或意義模糊時，進行透過想像力來填補以求自己的理解。

從古老的甲骨文占卜問天（判斷吉凶后甚至在甲骨上記錄事後驗證），到現今大型語言模型聊天機器人互動求解，人類始終運用❝腦補❞的能力來擴展思維、解決問題。人工智慧（AI）可被視為人類最新型的❝腦補❞技術，它不僅能彌補現有的認知鴻溝，更能顯著地擴展我們的心智能力。

## ㉄🤷🏻‍♀️ 細究 AI 問題意識

要理解人工智慧（AI），不妨跳脫表層的技術應用，轉而探討其背後的核心 **問題意識**（problematics）。  

這些問題可視為人類「**生存工具箱**」的一部分——一套世代更新的知識系統，反映了對「智慧」的追問：  

> 「智慧」是什麼？如何展現？又該如何行動？

### 🧐 問題意識

核心「問題意識」指某一學術領域中被廣泛認定並持續探討的問題集合，代表該領域的共同關注與初步共識，即哪些問題值得被視為「共享的挑戰」。  

AI 核心問題意識（AI problematics）涉及一套 **框架尋找**（frame-seeking）與 **解方測試**（solution-testing）的根本性挑戰。

### 🤔 認知思維啟發

這些概念塑造了 **思想實驗** 成為定義「智慧」的討論基礎，以下將依序介紹 AI 發展過程中所面臨的共享問題。

* **[@sec-turing-test]**：_「它模仿/擬的像嗎？」_
* **[@sec-chinese-room]**：_「它真理解嗎？」_
* **[@sec-symbol-grounding-problem]**：_「符碼代表啥意思？」_
* **[@sec-frame-problem]**：_「當下，啥才重要？」_
* **[@sec-gestalt-psychology]**：_「人類如何快速感知？」_
* **[@sec-alignment-control-problem]**：_「它能持續對齊且受控嗎？」_
* **[@sec-language-games]**：_「人類語言意義如何產生？」_

### 😚 核心問題速記表

下表「一對一記憶法」整理 AI 核心問題，包含簡明定義與「**是啥又如何**」的說明。 
每個條目搭配提示語與表情符碼，提升記憶與參與感，並依 **概念進程與易讀性** 由淺入深排序。

::: {.callout-important #imp-problematics title="🪁「啟發式框架」🪞"}

「導向」之義，可拆解「啟發式框架」（Heuristic Framework）一詞來理解：

- 🪁 **啟發式**：指『**經驗法則**』或『**簡化策略**』，這是一種可快速有效、基於經驗、雖易產生偏差但實用的應對方法。例如，像 [完形心理](01-05-Gestalt_Psychology.qmd) 的快速感知❝腦補❞潛在威脅，或在陌生環境要「多聽少說」，這種可繞過**複雜分析**的「認知捷徑」是帶有**特定方向**的考量，如求生存。

- 🪞 **框架**：指幫助人們看待問題或組織知識的『**丈量觀點**』，例如，「多聽少說」採取的就是「社會和諧」導向的，同時也可以帶有「避免風險」導向的。

| 編號  | 😚表情符碼 | 條目                                            | 🤔提示問句 — 😽是啥又如何                                                                     |
| --- | ------ | --------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------ |
| 1   | 🎭🗪   | **圖靈測試**<br>Turing Test                       | _「它模仿/擬的像嗎？」_<br>若機器模擬回應 **讓人難分辨**，算 **通過測試**。                                       |
| 2   | 🧱🗣️  | **中文房間**<br>Chinese Room                      | _「它真理解嗎？」_<br>就算機器回應 **看似聰明**，仍 **缺乏真正理解**。                                          |
| 3   | 🔤㊙    | **符碼紮根問題**<br>Symbol Grounding Problem        | _「符碼代表啥意思？」_<br>符碼需連結 **感官** 或 **經驗** 現實才能承載 **意義**，僅靠 **符碼操弄** 是不夠的。                |
| 4   | 🖼️⏱️  | **框架問題**<br>Frame Problem                     | _「當下，啥才重要？」_<br>在變動環境中，機器難以判斷何為 **關鍵資訊**，使 **決策複雜** 且 **情境敏感**。                      |
| 5   | 👁️⯊   | **完形心理**<br>Gestalt Psychology                | _「人類如何快速感知？」_<br>人類快速感知傾向整體化❝腦補❞。<br>🤔**同理類推**，若要機器要模擬人類快速感知能力，則需有效類似快速感知複雜輸入的能力。   |
| 6   | 🎯🛡️  | **對齊與控制問題**<br>AI Alignment & Control Problem | _「它能持續對齊且受控嗎？」_<br>確保 AI 行為符合人類價值是防止意外或危害的關鍵。                                        |
| 7   | 🗫🎲   | **語言賽局**<br>Language Games                    | _「人類語言意義如何產生？」_<br>意義源自脈絡使用，而非符號固定 **意義**。<br>🤔**同理類推**，機器若欲有效溝通，需能處理語言的社交語境脈絡及流動性。 |

㉄🤷🏻‍♀️

:::

除了 **完形心理** 與 **語言賽局** 外，其餘五項為 AI 學科高度共識的核心問題。本書納入兩項，是因應當代 AI 在**感知**與**語言互動**上的快速發展。
  

<!-- https://quarto.org/docs/authoring/callouts.html -->
::: {.callout-caution #cau-problematics title="本書擴框提醒❣️"} 
㉄ AI「問題意識」，本書融入新兩項：

* **[@sec-gestalt-psychology]**：_「人類如何快速感知？」_
* **[@sec-language-games]**：_「人類語言意義如何產生？」_
其餘 AI 學科高度共識的核心問題，本書納入五項，依當代重要性排序：
* **[@sec-alignment-control-problem]**：_「它能持續對齊且受控嗎？」_
* **[@sec-frame-problem]**：_「當下，啥才重要？」_
* **[@sec-symbol-grounding-problem]**：_「符碼代表啥意思？」_
* **[@sec-turing-test]**：_「它模仿/擬的像嗎？」_
* **[@sec-chinese-room]**：_「它真理解嗎？」_

🐦‍🔥
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## 🎏 貫穿思維

在進入個別條目內容前，以下摘要貫穿的 **框架尋找** 與 **解方測試** 主題，方便讀者有效及系統地吸收：

- 🧭 **框架尋找**：在複雜情境中界定問題邊界與關鍵因素。  
    - ⚡ **情境敏感性**：理解問題定義會隨環境與目標改變。  
    - 📊 **問題導向思維**：先釐清「要解決什麼」再談技術選型。  
    - 🔍 **批判性檢視**：質疑既有假設，探索替代框架。  
    - 🧩 **跨域關聯**：將哲學、心理學、數學與工程視角融入 AI 設計。  
- 🧪 **解方測試**：驗證假設與方案在不同情境下的有效性。  
    - 💡 **跨域整合**：將不同領域的洞見融合，形成更全面的解決方案。  
    - 🔄 **迭代修正**：隨著知識與技術演進，不斷更新問題定義與解決策略。  
    - 🧠 **多層次推理**：從感知到符號推理，跨層次分析問題。  
    - 🤝 **價值對齊**：確保 AI 的行為與人類價值、倫理原則一致。

如此，雖每個問題意識有其特定時空及知識脈絡，但都能給我們評估 AI 系統充份的 **科技設計** 與 **哲學辯論** 的靈活思緒空間。這些思緒連結將在第[貳🎏🏮](@sec-symbolic-ai)、[參🏛️](@sec-symbolic-ai)、[肆🌀](@sec-statistical-ai)章逐步展開為技術與設計取徑。

## 🪴 內容大綱

理解 AI 核心根本挑戰，是確立 **框架尋找** 與 **解方測試** 的基礎。  

簡言之，這仍是「**框定**」問題，進而「**填補**」空缺的❝腦補❞智慧，只是推論及論理更具複雜度。

本書主張有七大 AI 核心問題意識，能幫助讀者掌握基礎，進而建立 🪜 **[知行鷹架](@sec-00-03-notes-constructive_fill-in)**。

### 🌰 核心條目內容

* **1.1** 🎭🗪 [圖靈測試](@sec-turing-test)（Turing Test）  
    * _「它模仿/擬的像嗎？」_ 可操作可驗證的 **模仿遊戲**
* **1.2** 🧱🗣️ [中文房間](@sec-chinese-room)（Chinese Room）  
    * _「它真理解嗎？」_ 引戰的 **質疑思想實驗**
* **1.3** 🔤⚓ [符碼紮根問題](@sec-symbol-grounding-problem)（Symbol Grounding Problem）  
    * _「符碼代表啥意思？」_ 衍生 **完全圖靈測試** 與 「具身派」AI 等 **紮根解方**
* **1.4** 🖼️⏱️ [框架問題](@sec-frame-problem)（Frame Problem）  
    * _「當下，啥才重要？」_ 巧用 經典 與 現代 觀點的「相關性」應對取徑
* **1.5** 👁️⯊ [完形心理](@sec-gestalt-psychology)（Gestalt Psychology）  
    * _「人類如何快速感知？」_ 直指 **生存賭局** 演化出的 **認知捷徑**或**經驗法則** ❝腦補❞
* **1.6** 🎯🛡️ [對齊與控制問題](@sec-alignment-control-problem)（AI Alignment & Control Problem）  
    * _「它能持續對齊且受控嗎？」_ 直指 **意圖與價值** 之間的鴻溝
* **1.7** 🗫🎲 [語言賽局](@sec-language-games)（Language Games）  
    * _「人類語言意義如何產生？」_ 回歸 動態的**生命形式**與**生活賽局** ❝腦補❞

### 🎋 延伸內容

* ﹝未完稿﹞🎭🎲 [模仿遊戲 🆚 語言賽局](01v07-Imitation_Game_vs_Language_Games.qmd) 
* ﹝未完稿﹞🔤🖼️ [框架問題 🆚 符碼紮根問題](01v03-Frame_Problem_vs_Symbol_Grounding_Problem.qmd)

## 📦 延伸：AI 發展假說

::: {.callout-note .exercise-question #nte-problematics title="AI 問題意識 🞪 AI 發展假說"}

🤷🏻‍♀️以下有五個 AI 發展假說，請參照上述 AI 問題意識，結合你對世界的理解，說明哪一種 AI 發展假說最具說服力，申論之。

- 💥 **[AI 對齊崩潰假說](appendix-glossary.qmd#ai-alignment-collapse)** （AI Alignment Collapse Hypothesis）：隨著 AI 能力提升，若無法持續確保其行為與人類價值對齊，將導致追求衝突目標、產生有害行為，最終引發社會決策、經濟與安全體系的**系統性失序與混亂**。
- 🌐 **[AI 公共財假說](appendix-glossary.qmd#ai-commons-hypothesis)**（AI Commons Hypothesis）：主張 AI 應被視為**共享資源**，透過**開源模型、開放資料**與**社群治理**，推動技術的去中心化發展與民主化，以避免少數權力壟斷。
- 👑 **[AI 帝國假說](appendix-glossary.qmd#ai-empire-hypothesis)**（AI Empire Hypothesis）：預測**算力、資料與演算法**將集中於少數國家或超級平台，形成類似「帝國」的支配格局，導致全球創新單一化與**治理不對稱**的風險。
- ⚔️ **[AI 部落化／碎片化假說](appendix-glossary.qmd#ai-tribalization-fragmentation)**（AI Tribalization / Fragmentation Hypothesis）：認為 AI 發展將呈現**多極化、碎片化**格局，不同意識形態群體建立各自的 AI 生態與標準，導致**全球治理失序與標準分裂**。
- 🚰 **[AI 公用事業假說](appendix-glossary.qmd#ai-utilities-hypothesis)**（AI Utilities Hypothesis）：主張 AI 將如同電力或網路一樣，成為**普及、隱形、無所不在的社會基礎設施**，並由政府、企業與社群共同監管，以確保公平取用與安全性。

㉄
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## 👉 接下來

瞭解 `AI 問題意識`，不僅有助於掌握 AI 問題意識的主要切入觀點，更能系統性理解技術實踐背後的認知假設。

* [第貳篇 🎏🏮](@sec-schools-paradigms) `AI 「流派」與「主義」` 進一步系統地釐清不同技術的思路來源，更能理解個別隱含預設，是如何**框定**問題，進而**填補**空缺，同時擴展我們更底層的**定義問題**➕**尋得解方**的成套心智能力，這將成為理解後續各流派與導向的基礎。
